CC BY
714
ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ СОЦИАЛЬНО-ЗКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА
М.В. ЛЮБИМОВА, кандидат экономических наук, профессор, декан факультета учета и финансов Института экономики и управления НовГУ им. Ярослава Мудрого
В.П. НЕСТЕРОВ, кандидат физико-математических наук, профессор, директор Новгородского филиала Санкт-Петербургского университета экономики и финансов
В.С. ДМИТРИЕВА, старший преподаватель кафедры финансов Новгородского филиала Санкт-Петербургского университета экономики и финансов
В условиях продолжительного экономического спада, наблюдавшегося в Российской Федерации в 1990-х гг. XX в., для большинства регионов РФ становится все более актуальной задача определения внутренних резервов экономического развития. В экономической науке ее решение связывается в первую очередь с разработкой новых рыночных подходов к определению сущности, структуры и методов оценки социально-экономического потенциала региона.
Понятие «социально-экономический потенциал» хозяйства (экономической системы) широко используется в литературе и на практике. Однако его содержание трактуется неоднозначно в разных источниках, что приводит к множественности оценок экономического потенциала одной и той же экономической системы.
На сегодняшний день недостаточно изучены аспекты, связанные с определением сущности социально-экономического потенциала региона. Слабо разработана методическая база оценки социально-экономического потенциала региона и научного обоснования региональной социально-экономической политики. Исходя из актуальности проблемы исследования и ее недостаточной разработанности основная цель настоящей статьи видится в том, чтобы обосновать методические основы оценки социально-экономического потенциала региона, провести анализ социально-экономического потенциала на примере Новгородской области.
Под экономическим потенциалом региона понимается совокупная способность экономики региона, ее отраслей, предприятий, хозяйств осуществлять производственно-экономическую деятельность, выпускать продукцию, товары, услуги, удовлетворять запросы населения, общественные потребности, обеспечивать развитие производства и потребления. Экономический потенциал региона определяется природными ресурсами региона, средствами производства, трудовым и научно-техническим потенциалом, накопленным в регионе объемом национального богатства1.
Экономический потенциал региона является совокупным выражением материальной базы региона, учитывающим объем расположенного в пределах данного территориального образования имущества, выраженного в количественных показателях, а также качественные характеристики, предопределяющие возможности реализации этого имущества в регионе2.
Потенциал подразумевает совокупность всех имеющихся средств и возможностей в какой-либо области. Таким образом, потенциал не только то, что выявлено, но и возможности в скрытом виде, которые могут проявиться при определенных условиях.
1 Большой экономический словарь / Под ред. А. Н. Азри-лияна. — М.: «Институт новой экономики», 1999. С. 706.
2 Гутман Г. В., Мироедов А. А., Федин С. В. Управление региональной экономикой. — М.: «Финансы и статистика», 2001. С. 25
Под экономическим или социально-экономическим потенциалом в экономической науке обычно понимается суммарная характеристика ресурсных возможностей в той или иной области хозяйствования. Часто в экономической литературе данные понятия трактуются одинаково. Само введение понятия «социально-экономический потенциал» обусловлено, с одной стороны, сознанием ограниченности ресурсов для экстенсивного экономического роста, с другой, — стремлением ввести в действие дополнительные резервы и стимулы, заложенные в структуре системы или деятельности, но не реализованные на практике. Социально-экономический потенциал рассматривается как совокупность социально-экономических факторов, источников, стимулов, форм роста эффективности использования производительных сил. Поэтому социально-экономический потенциал выступает как дополнительный источник ресурсов.
Социально-экономический потенциал — это сложная макроэкономическая категория, которая еще недостаточно исследована. О сложности проблемы свидетельствуют различные определения экономического и социально-экономического потенциала в трактовке различных авторов.
При анализе современных публикаций на тему оценки социально-экономического потенциала можно заметить, что произошло смещение акцента в изучении социально-экономического потенциала с ресурсного (т. е. статического) его понимания на его динамические характеристики. Таким образом, при оценке социально-экономического потенциала, помимо поэлементной оценки его составляющих, встает задача оценки потенциала экономической системы в целом, понимаемого как способность именно к саморазвитию. Итогом развития выступают, прежде всего, экономический рост региона и повышение уровня жизни населения. Именно в этом аспекте можно говорить также о степени и эффективности использования социально-экономического потенциала (СЭП)..
Социально-экономическая система, которая обеспечивает стабильно высокий уровень благосостояния граждан, может считаться обладающей высоким потенциалом развития. Однако при таком определении должны учитываться перспективы, будущее состояние системы, т. е. возникает необходимость оценить не только достигнутый уровень, но и способность системы к изменениям и направление этих изменений. Эта задача может быть решена только при комплексном анализе факторов экономического роста.
Источником благосостояния является экономический рост, обеспечивающий увеличение реального дохода в экономике и реального выпуска на душу населения. Экономический рост определяется и измеряется как увеличение за некоторый период времени валового продукта (в целом или на душу населения).
Таким образом, СЭП может быть охарактеризован, с одной стороны, как достигнутый уровень социально-экономического развития, с другой, — с точки зрения возможностей его дальнейшего повышения, для чего необходимы определенные ресурсы и условия. Величина и динамика изменения СЭП определяются тремя группами зависимостей: количественными и качественными характеристиками составляющих потенциала; взаимосвязями между подсистемами (системным качеством); воздействием внешних факторов.
В структуре социально-экономического потенциала выделяются следующие составляющие:
• природно-ресурсный потенциал (обеспеченность основными природными ресурсами, состояние окружающей среды);
• трудовой потенциал и демографический потенциал, т. е. численность населения и трудовые ресурсы (половозрастная структура, уровень и динамика занятости по отраслям народного хозяйства), общеобразовательный уровень;
• производственный потенциал (состояние основного капитала и степень его износа по отраслям, технологическая и воспроизводственная структура основного капитала, уровень технологической оснащенности и специализации производства, конкурентоспособность продукции);
• инновационный потенциал, или научно-технический и кадровый потенциал (оценка ресурсной, технологической и кадровой базы ВИОКР, результатов научной и изобретательской деятельности, масштабов применения прогрессивных, традиционных и наукоемких технологий, результатов инновационной деятельности);
• региональные и геополитические аспекты СЭП (дифференциация уровней социально-экономического развития, природно-климатические различия, уровень антропогенной нагрузки по регионам, место экономики региона в территориальном разделении труда, направления экономической интеграции);
• социальный потенциал (социальная структура общества и уровень жизни отдельных социаль-
ных слоев, степень дифференциации населения, структура доходов и богатства населения, удельный вес заработной платы в доходах, уровень занятости, физическое, психическое и духовное состояние населения, уровень личной и общественной безопасности, социальная инфраструктура); • инфраструктурный потенциал (транспорт, связь, коммуникации, сфера услуг, банковская система, биржи, фонды и др.). В составе внешних экономических условий и факторов могут учитываться динамика национального хозяйства и мирового развития в целом, преобладающие тенденции в мирохозяйственных связях и отношениях, обеспеченность внешней относительно региона (национальной, мировой) экономики природными ресурсами и населения продовольствием, энергетическое обеспечение, экологическая ситуация.
В экономической литературе на определение одного и того же потенциала имеется целый ряд различных точек зрения. Каждый автор стремится по-своему классифицировать потенциалы, их взаимосвязанность и взаимообусловленность.
Рассматривая социально-экономический потенциал региона, нельзя не учитывать инвестиционный потенциал, который должен включать основные макроэкономические характеристики, насыщенность территории факторами производства, потребительский спрос населения и складываться из следующих частных потенциалов:
1)ресурсно-сырьевого (средневзвешенная обеспеченность балансовыми запасами основных видов природных ресурсов);
2) трудового (трудовые ресурсы и их образовательный уровень);
3) производственного (совокупный результат хозяйственной деятельности в регионе);
4) инновационного (уровень развития науки и внедрения достижений научно-технического прогресса в регионе);
5) институционального (степень развития ведущих институтов рыночной экономики);
6) инфраструктурного (экономико-географическое положение региона и его инфраструктурная обеспеченность);
7) финансового (объем налоговой базы и прибыльность предприятий региона);
8) потребительского (совокупная покупательная способность населения региона).
В такой трактовке наблюдается взаимопроникновение двух различных понятий, — «социаль-
но-экономический (хозяйственный) потенциал» и «инвестиционный потенциал», о чем сказано выше. Социально-экономический потенциал является базой для формирования инвестиционного потенциала и содержит кроме него и ресурсы, необходимые для текущего потребления.
По мнению многих авторов, социально-экономический потенциал представляется как система высокого уровня, состоящая из подсистем — потенциалов более низкого уровня. Взаимное влияние потенциалов одного уровня обусловлено такими свойствами экономических ресурсов, как взаимозаменяемость и взаимодополняемость. Основные взаимосвязи между различными составляющими социально-экономического потенциала представлены на рисунке.
Как видно, схема составлена в соответствии с подходом В. В. Быковского, который рассматривал инвестиционный потенциал исходя из определяющей роли в формировании общего потенциала региона такой его составляющей, как промышлен-но-производственного потенциала.
Таким образом, основная проблема оценки социально-экономического потенциала региона состоит в том, что существуют различные подходы к его сущности и структурным элементам. А следовательно, нельзя подходить однозначно и к выбору системы показателей, характеризующих социально-экономический потенциал региона.
Изучение региональных социально-экономических систем опирается на довольно широкий круг методов и способов, которыми активно пользовались и пользуются регионоведы. Анализ современной литературы и практических рекомендаций позволяет выделить несколько основных методологических подходов к интегральной оценке потенциала, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Этим объясняется наличие большого количества споров и дискуссий о методе, являющемся наиболее подходящим для оценки социально-экономического потенциала. Однако проблема выбора наилучшего метода, применение которого было бы единственно верным, практически не стоит: единый метод объективно исключен из-за сложности экономического содержания самой категории социально-экономического потенциала.
При анализе и прогнозировании социально-экономического потенциала региона исследователь сталкивается с многомерностью его описания. Это происходит при построении типологии регионов по достаточно большому числу показателей, изу-
Институциональный потенциал
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИИ ПОТЕНЦИАЛ
ФИНАНСОВЫЙ ПОТЕНЦИАЛ
Инфраструктурный потенциал
Инновационный потенциал
Природно-ресурсный потенциал
Производственный потенциал
1 г
Потребительский потенциал
Взаимосвязь основных составляющих социально-экономического потенциала региона
чении и прогнозировании экономического роста и других проблем.
Методы многомерного анализа — наиболее действенный количественный инструмент исследования социально-экономических процессов, описываемых большим числом характеристик. К ним относятся кластерный анализ, распознавание образов, факторный анализ и т. д.
Для проведения широкого комплексного исследования сложных социально-экономических процессов и систем, таких как образ и уровень жизни населения, региональная дифференциация социально-экономического развития, планирование и прогнозирование экономического роста региона, необходимо использовать методы многомерного анализа. В связи с многоплановостью и сложностью этих объектов и процессов данные о них по необходимости носят многомерный и разнотипный характер, так как до их анализа обычно бывает неясно, насколько существенно то или иное свойство для конкретной цели. В этих условиях вы-
ходят на первый план проблемы построения группировок и классификаций по многомерным данным (т. е. проблемы классификации многомерных наблюдений), причем появляется возможность оптимизации этого построения с точки зрения наибольшего соответствия получаемого результата поставленной конечной цели классификации.
Цели классификации существенно расширяются, одновременно содержание самого процесса классификации становится неизмеримо богаче и сложнее. Оно, в частности, дополняется проблемой построения самой процедуры классификации, ранее носившей чисто технический характер.
В самой общей формулировке под классификацией предлагается понимать разделение рассматриваемой совокупности объектов или явлений на однородные, в определенном смысле, группы, либо отнесение каждого из заданного множества объектов к одному из заранее известных классов (при этом классифицируемое «заданное множество» может состоять из единственного объекта). Заметим, что термин «классификация» используется, в зависимости от контекста, для обозначения как самого процесса «разделения-отнесения», так и его результата.
Классификация необходима как предварительный этап статистической обработки многомерных данных. Поэтому до процедуры оценки социально-экономического потенциала региона следует разбить все имеющиеся в нашем распоряжении данные на структурные классы и решать далее поставленную задачу отдельно для каждого такого класса.
Целесообразность и эффективность применения тех или иных методов классификации, так же, как их предметная осмысленность, обусловлены конкретизацией базовой экономико-математической модели, т. е. постановкой задачи. Важное значение имеет снижение размерности исследуе-
мого признака, что дает возможность построения более простых экономических моделей. Наиболее эффективным методом решения этой задачи нам представляется метод главных компонент.
При анализе многомерных наблюдений требуется: 1) определить те признаки, которые имеют наибольшую изменчивость (дисперсию) при переходе от одного объекта к другому; 2) выявить из них те, которые можно не рассматривать, сократив при этом размерность исследуемого пространства; 3) дать содержательную интерпретацию полученным главным компонентам.
Снижение размерности исследуемого признака возможно по следующим причинам:
• взаимодействие первичных признаков обусловлено в основном наличием достаточно небольшого числа скрытых причин, условий и механизма социально-экономического развития региона;
• некоторые из первичных признаков предоставляют одну и ту же информацию, неоднократно дублируемую друг другом (например: численность населения региона, уровень образования трудовых ресурсов и т. д.);
• при переходе от одного объекта к другому (либо от одной группы объектов к другой) информация, доставляемая признаками, практически не меняется.
Приведенные условия дают возможность выявления новых, наиболее информативных, признаков; снижения размерности как самого исследуемого признака, так и числа исследуемых объектов.
В компонентном анализе допускаются следующие предположения:
1. Существуют латентные (скрытые) признаки, коррелированные с первичными (элементарными) признаками. Число латентных признаков равно числу элементарных.
2. Латентные признаки ортогональны и некор-релированы друг с другом.
3. Существует линейная корреляционная связь латентных признаков с первичными.
4. Первичные признаки коррелированы между собой.
5. Возможно полное разложение дисперсии элементарных признаков, то есть полное объяснение дисперсии элементарных признаков через латентные признаки.
6. При наличии большого числа элементарных признаков существуют плотные скопления точек — значений наблюдений исследуемой случайной величины Х.
Заметим, что главные компоненты — это линейные комбинации исходных факторов, которые не коррелированы и сохраняют общую дисперсию без изменения.
С помощью метода главных компонент решаются следующие задачи:
• сжатие информации;
• визуализация структуры изучаемых экономических явлений и процессов;
• задачи распознавания образа.
Это позволяет строить достаточно простые эконометрические модели. Применяемый метод дает наглядную интерпретацию происходящих экономических процессов на основе графиков, поверхностей уровня.
После получения матрицы значений главных компонент можно проводить многомерную классификацию объектов с использованием дискрими-нантного и кластерного анализов.
Кластерный анализ наиболее ярко отражает черты многомерного анализа в классификации, факторный анализ — в исследовании связи.
Главное назначение кластерного анализа — разбиение множества исследуемых объектов и признаков на однородные в соответствующем понимании группы или кластеры. Это означает, что решается задача классификации данных и выявления соответствующей структуры в ней. Методы кластерного анализа можно применять в самых различных случаях, даже в тех случаях, когда речь идет о простой группировке, в которой все сводится к образованию групп по количественному сходству.
Большое достоинство кластерного анализа в том, что он позволяет производить разбиение объектов не по одному параметру, а по целому набору признаков. Кроме того, кластерный анализ в отличие от большинства математико-статистичес-ких методов не накладывает никаких ограничений на вид рассматриваемых объектов и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы.
В задачах социально-экономического прогнозирования весьма перспективно сочетание кластерного анализа с другими количественными методами (например, с регрессионным анализом).
Сегодня существует достаточно много методов кластерного анализа. Нам представляется, что в данном исследовании целесообразно использовать метод полных связей.
Кластерный анализ играет важную роль на этапе редукции экономико-математической модели социально-экономического потенциала региона,
способствуя облегчению и упрощению вычислительных процедур, обеспечению большей компактности получаемых результатов при одновременном сохранении необходимой точности. Применение кластерного анализа дает возможность разбить всю совокупность показателей конъюнктуры на группы (кластеры) по соответствующим критериям, облегчая тем самым выбор наиболее репрезентативных показателей.
С учетом вышеизложенного можно предложить следующую методику оценки социально-экономического потенциала региона. Основные этапы оценки социально-экономического потенциала региона:
1. Предварительный этап (сбор данных; формирование информационного поля: построение структурных классов).
2. Выявление основных латентных признаков для каждого структурного класса (проведение компонентного анализа; отбор факторов, максимально объясняющих дисперсию; проблема выбора названий полученных показателей; экономический анализ связи полученных латентных признаков и исследуемых показателей).
3. Снижение размерности пространства полученных латентных признаков (проведение повторного компонентного анализа на полученных латентных признаках или кластеризация — в зависимости от требуемых исследователем задач).
4. Построение эконометрических моделей связи результативных и независимых факторов (построение производственных функций или уравнений регрессии).
5. Экономический анализ построенных моделей.
В соответствии с предложенной схемой проведем оценку социально-экономического потенциала Новгородской области.
Основные направления по обеспечению подъема экономики и решению социальных вопросов определены Концепцией социально-экономического развития Новгородской области.
Территория Новгородской области составляет 54,5 тыс. кв. км, включая площадь озера Ильмень (0,3 % площади Российской Федерации).
Расстояние между крайними точками области на востоке и западе достигает 385 км, на юге и севере — 278 км.
С юга область граничит с Тверской, с севера — с Ленинградской, с запада—с Псковской, с востока — Вологодской областями.
Через ее территорию проходят основные автомобильные, железнодорожные, воздушные и
водные транспортные магистрали, связывающие Санкт-Петербург и Москву. Расстояние от областного центра до автостанции в Москве — 550 км. Через территорию региона проходит автомагистраль Скандинавия — Центр. Основные направления грузопотоков — Финляндия, Германия, Швеция. Железнодорожные магистрали, проходящие по территории области, связывают ее с другими регионами России, государствами СНГ, Балтии, Европы и Скандинавии. Водные транспортные пути области открыты для выхода судов в Балтийское и Белое моря.
Воздушные грузовые и пассажирские перевозки выполняет Новгородское гражданское авиапредприятие, располагающее парком самолетов и вертолетов. Тем самым практически обеспечены все способы перемещения людей и товаров, что чрезвычайно выгодно для работы на этих двух крупнейших российских рынках, а также с западными областями России, Беларусью, Прибалтикой и другими зарубежными странами через порты Петербурга и Финляндии. Основным видом транспорта является автомобильный.
В географическом отношении область можно разделить на западную часть, занятую Прииль-меньской низменностью с высотами над уровнем моря от 50 до 100 м, и восточную, представляющую собой восточную ветвь Валдайской возвышенности с преобладающими высотами от 200 до 250 м.
Климат в области умеренного пояса (атланти-ко-континентальный), по данным Росгидромета, среднегодовая многолетняя температура января составляет — 5,9°С, среднегодовая многолетняя температура июля +17,5°С.
Более половины земельного фонда области занимают лесные земли — 66,8 %, земли сельскохозяйственного назначения — 15,2 %, болота — 10,1 %, под водными объектами — 3,2 % (по данным агентства лесного хозяйства по Новгородской области на 1 января 2006 г.).
На территории области расположено 1 067 озер. Наиболее крупные — Ильмень, Валдайское, Пирос, Шлино, Велье, Боровно, Заозерье, Мег-лино, Великое, Полновский плес озера Селигер. Более 550 озер расположены в Боровичском, Валдайском, Хвойнинском и Любытинском районах. 128 озер имеют площадь более 100 га, 799 озер имеют рыбохозяйственное значение.
Область располагает значительными минерально-сырьевыми ресурсами. Известны месторождения бурого угля, горючих сланцев, бокситов, огнеупорных глин, стекольных песков, известня-
ков, гравийно-песчаного материала, легкоплавких глин, торфа. Основное богатство области — лес. В пределах области разведано 6 месторождений пресных подземных вод и 5 — минеральных.
Население области, по текущей оценке, на 1 января 2006 г. составляет 665,4 тыс. чел., и по численности населения область занимает 69-е место в Российской Федерации.
Область разделена на 22 муниципальных образования, в области 10 городов: Великий Новгород
Основные социальные и
(217,7 тыс. чел. на 1 января 2006 г.), Боровичи соответственно — 57,5, Старая Русса (34,7), Валдай (17,8), Чудово (16,8), Пестово (15,8), Окуловка (13,4), Малая Вишера (13,3), Сольцы (10,8), Холм (4,1), 15 поселков городского типа, 200 городских и сельских поселений. Областной центр — Великий Новгород.
Основные социально-экономические показатели Новгородской области представлены в табл. 1.
Таблица 1
экономические показатели
Показатели 1990 г. 1995 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Численность населения (на конец года), тыс. чел. 751,9 735,6 710,3 700,9 692,1 682,6 674,1 665,4
в том числе:
мужчины 344,0 336,4 321,9 316,5 311,4 306,3 301,7 297,0
женщины 407,9 399,2 388,4 384,4 380,7 376,3 372,4 368,4
Естественный прирост, убыль (-) населения:
тыс. чел. -1,4 -8,8 -9,0 -9,2 -9,3 -9,8 -8,7 -8,8
на 1 000 чел. населения -1,8 -11,9 -12,6 -13,1 -13,3 -14,3 -12,9 -13,2
Число браков
тысяч 6,1 4,7 4,3 4,6 4,8 4,9 4,6 5,1
на 1 000 чел. населения 8,2 6,4 6,0 6,6 6,9 7,1 6,7 7,6
Число разводов
тысяч 2,7 3,5 2,9 3,5 3,9 3,5 2,7 2,8
на 1 000 чел. населения 3,6 4,8 4,0 4,9 5,6 5,1 4,0 4,2
Миграционный прирост, убыль (-) населения:
тыс. чел. 5,1 6,0 1,3 0,7 1,1 0,1 0,01 0,1
на 1 000 чел. населения 6,8 8,1 1,8 1,0 1,7 0,1 0,02 0,2
Среднегодовая численность занятых в 384,6 333,3 318,1 316,3 315,0 313,8 314,9 313,9
экономике, тыс. чел.
Численность безработных1^ тыс. человек 34,0 28,4 23,8 22,3 18,7 21,4 20,1
в том числе официально зарегистрированных (на 14,4 3,7 4,1 4,9 4,8 7,2 5,8
конец года)
Денежные доходы населения, млн руб. 1 819,9 3 874,72) 15 495,7 20 386,2 25 145,1 30 647,2 35 515,6 44 388,5
Денежные расходы и сбережения населения, 1 724,0 3 353,12) 13 830,6 18 297,1 23 102,9 28 861,9 34 920,7 43 483,5
млн руб.
Среднемесячная номинальная начисленная зара- 271,3 361,13) 1 742,5 2 474,8 3 443,0 4 393,4 5 502,8 6 940,8
ботная плата работающих в экономике, руб.
Средний размер назначенных месячных пенсий 112,7 228,53) 827,15) 1 146,65) 1 458,0 1 733,7 1 996,4 2 502,1
(на конец года), руб., 4)
Валовой региональный продукт, млн руб. 4 407,92) 21 476,0 28 216,9 32 539,1 39 069,0 47 071,3 58 905
Ввод в действие общей площади жилых 321,4 149,5 89,0 93,9 97,5 109,4 148,2 143,1
домов, тыс. кв. м
Грузооборот транспорта общего пользования (без 998,5 405,8 314,3 349,9 254,7 283,1 245,1 280,8
железнодорожного), млн. тонно-км
Пассажирооборот транспорта общего пользова- 2 017,0 1 624,0 2 134,4 2 110,6 2 084,7 2 042,4 2 007,9 1 791,9
ния (без железнодорожного), млн. пассажиро-км
Оборот розничной торговли, млн руб. 1 202 23 872) 9 257 11 448 13 453 15 562 18 338 22 317
Оборот общественного питания, млн руб. 94 912) 366 484 589 655 762 949
Платные услуги населению5), млн руб. 199,7 448,52) 2 016,6 2 582,2 3 523,4 4 856,7 6 465,9 80 72,1
Доходы консолидированного бюджета, млн руб. 1 254,0 1 180,82) 4 174,5 4 759,7 5 830,2 7 197,2 8 797,7 15 032,3
Расходы консолидированного бюджета, млн руб. 755,0 1 180,52) 4 117,0 4 837,0 5 994,6 7 605,3 8 810,3 14 480,4
Инвестиции в основной капитал, млн руб. 1 267,1 727,72) 4 766,9 7 955,6 5 008,5 8 976,2 8 794,9 13 432,3
По данным выборочных обследований населения по проблемам занятости, 1995 г, — на конец октября, 2000 — 2005гг. — в среднем за год.
2) Млрд руб.
3) Тыс. руб.
4) За 1990, 1995, 2000, 2001 гг. с учетом компенсационных выплат. С 2002 г, компенсационные выплаты не предусмотрены.
5) С 1995 г, с учетом неформальной экономики.
Окончание табл. 1
Показатели 1990 г. 1995 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Индексы потребительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года), % - 240,4 120,5 116,8 115,2 114,4 113,1 110,3
Внешнеторговый оборот, млн долл. 385,8 349,0 437,6 537,0 711,6 809,7 1134,2
В том числе:
экспорт 308,5 271,6 306,6 375,7 439,1 559,0 801,8
импорт 77,3 77,4 131,0 161,3 272,5 250,7 332,4
Основу экономического потенциала области составляют промышленность, сельское хозяйство и строительная индустрия. Их суммарная доля в структуре валового регионального продукта составляет около 60 %.
Таблица 2
Структура валового регионального продукта, в % к общему объему ВРП
Структура 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г.
отчет отчет отчет опер. отчет оценка прогноз
ВРП — всего 100 100 100 100 100 100
из него: 62,1 55,5 54,9 56,2 56,8 56,5
производс-
тво товаров
Производс- 35,4 41,2 42,0 42,9 42,3 42,6
тво услуг
Чистые 2,5 3,3 3,1 0,9 0,9 0,9
налоги на
продукты
Наиболее полно темпы экономического развития региона отражает валовой региональный продукт (ВРП). В сопоставимых ценах к предыдущему году среднегодовой прирост ВРП области за последние годы составил около 5 %, по оценке 2005 г., - более 5 %.
Ведущее место в экономике области и формировании регионального бюджета принадлежит промышленно-производственному комплексу. Промышленность области производит около 40 % ВРП, 84 % всей полученной прибыли, в ней занято около 26 % работающего населения. Наибольший удельный вес в выпуске промышленной продукции занимают химическая, лесная и деревообрабатывающая, пищевая промышленность, машиностроение, черная металлургия и электроэнергетика, доля которых составляет 95,2 % в общем объеме производства промышленной продукции области.
В целом экономика области развивается поступательно. Итоги социально-экономического развития области, начиная с конца 1990-х г.г, свидетельствуют о динамичном росте основных показателей экономики. Этому содействует благоприятный инвестиционный климат, укрепление промышленного потенциала, поддержка аграрного сектора и малого бизнеса. По основным экономическим показателям область занимает место в середине рейтинга субъектов Российской Федерации.
Следующие показатели взяты из ежегодного статистического сборника Новгородской области, все данные сгруппированы по следующим классам:
А. Факторные показатели:
1. Окружающая среда и природные ресурсы (25 показателей: сброс загрязненных сточных вод, млн м3; выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух от стационарных источников, тыс. т; нарушено земель в связи с несельскохозяйственной деятельностью (на конец года), га; лесная площадь, тыс. га; общий запас древесины, млн. м3; рубки леса главного пользования:площадь, тыс. га и т. д.)
2. Демографическая ситуация (40 показателей: число родившихся на 1 000 чел., в том числе городское, в том числе сельское; число детей, умерших в возрасте до 1 года, все население, в том числе городское, в том числе сельское; естественный прирост, убыль (-), в том числе городское, в том числе сельское; продолжительность жизни чел. и т. д.)
3. Трудовые ресурсы (68 показателей: экономически активное население — всего тыс. чел.; численность безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости; всего занято в экономике, тыс. чел., в том числе по формам собственности; в том числе имеют образование; уровень безработицы, процентов; средняя продол-
жительность безработицы, мес.; уровень занятости (в возрасте 15 — 72 года, %); уровень безработицы (в возрасте 15 — 72 года, % и т. д.).
4. Образование (27 показателей: число дневных общеобразовательных учреждений, в них учащихся, тыс. человек; численность учителей, тыс. человек; число учреждений начального профессионального образования; в них учащихся, тыс. чел.; численность выпускников на 10 000 чел. занятого населения; число государственных высших учебных заведений; численность студентов в государственных высших учебных заведениях, тыс. чел.; принято студентов в государственные высшие учебные заведения, тыс. чел.; выпущено специалистов из государственных высших учебных заведений, тыс. чел.; трудоустройство выпускников государственных средних специальных учебных заведений, тыс. чел., и т. д.).
5. Показатели здравоохранения (17 показателей: число больничных учреждений; мощность врачебных амбулаторно-поликлинических учреждений, посещений в смену на 10 000 чел. населения; число женских и детских консультаций — самостоятельных и входящих в состав других учреждений; численность врачей, чел.: всего, на 10 000 чел. населения, продажа медикаментов, химико-фармацевтической продукции и продукции медицинского назначения, млн руб. и т. д.).
6. Культура и отдых (23 показателя: число профессиональных театров; численность зрителей, тыс. чел.; число киноустановок с платным показом, в том числе в сельской местности; библиотечный фонд, тыс. экз, в том числе в сельской местности; число летних оздоровительных лагерей — всего; численность детей, отдохнувших в них за лето — всего чел.; число санаторно-курортных организаций и организаций отдыха; численность лечившихся и отдыхавших в санаторно-курортных организациях и организациях отдыха — всего, тыс. чел. и т. д.).
7. Сельское хозяйство (120 показателей: продукция сельского хозяйства по категориям хозяйств; индексы физического объема продукции сельского хозяйства по категориям хозяйств; число хозяйств и численность работников; основные показатели деятельности сельскохозяйственных организаций; производство основных видов сельскохозяйственной продукции; обеспеченность сельскохозяйственных организаций тракторами и комбайнами; энергетические мощности в сельскохозяйственных организациях и т. д.).
8. Строительство (29 показателей: число действующих строительных организаций; объ-
ем работ, выполненный по виду деятельности «строительство», млн руб.; основные фонды; ввод в действие жилых домов в расчете на 1 000 чел. населения, кв. м общей площади; число квартир — всего, средний размер квартиры, кв. м общей площади; построено квартир индивидуальными застройщиками; средний размер квартиры, построенной индивидуальными застройщиками, кв. м общей площади и т. д.).
9. Транспорт (31 показатель: эксплуатационная длина путей сообщения общего пользования (на конец года), км; перевезено грузов транспортом общего пользования, тыс. т; грузооборот транспорта общего пользования, млн тонно-км.; перевезено пассажиров транспортом общего пользования, млн чел.; пассажирооборот транспорта общего пользования млн пассажиро-км и т. д.).
10. Связь (35 показателей: предоставлено междугородных и международных телефонных разговоров, млн. соединений; число домашних телефонных аппаратов телефонной сети общего пользования или имеющих на нее, тыс. шт.; число телефонных аппаратов сети общего пользования на 1 000 чел. населения, шт.; число телевизионных станций общего пользования; охват населения телевизионным вещанием, %; число радиотрансляционных точек на 100 чел. населения; удельный вес протяженности каналов, образованных цифровыми системами передачи, в общей протяженности междугородных телефонных каналов, процентов).
11. Торговля и услуги (37 показателей: число организаций розничной торговли; оборот розничной торговли, млн руб.; оборот розничной торговли в расчете на душу населения, руб.; товарная структура оборота розничной торговли в %; оборот общественного питания, млн руб.; оборот общественного питания в расчете на душу населения, руб.; среднесписочная численность работников общественного питания, тыс. чел.; объем бытовых услуг населению, млн руб.; в расчете на душу населения, руб. и т. д.)
12. Инновационный потенциал (18 показателей: число организаций, выполнявших исследования и разработки; численность персонала, занятого исследованиями и разработками; затраты на научные исследования и разработки; численность аспирантов; передовые производственные технологии; распределение использованных передовых производственных технологий и т. д.).
13. Инвестиции (25 показателей: инвестиции в основной капитал — млн руб.; структура инвестиций в основной капитал по источникам финанси-
рования; технологическая структура инвестиций в основной капитал; объем инвестиций, поступивших от иностранных инвесторов, по видам (млн долл. США) и т. д.).
14. Финансовый потенциал (53 показателя: исполнение консолидированного бюджета Новгородской области, доходы и расходы; профицит/ дефицит; структура доходов и расходов консолидированного бюджета области; расходы бюджета области на социально-культурные мероприятия, млн руб., суммарная задолженность по обязательствам в организациях (млн руб.) и т. д.).
15. Промышленный потенциал (130 показателей: коэффициент обновления; коэффициент ликвидации; степень износа основных фондов; электробаланс (млн кВт-ч), основные показатели работы электростанций; распределение предприятий и организаций по отраслям экономики; число предприятий и организаций, в том числе по отраслям; индекс промышленного производства (в % к предыдущему году), и т. д.
Б. Результативные показатели:
1. Показатели экономического роста региона (2 основных показателя: валовый региональный продукт, всего, млн руб.; валовый региональный продукт на душу населения, руб.).
2. Уровень жизни населения и качества жизни (81 показатель: среднедушевые денежные доходы (в мес.), руб.; реальные располагаемые среднедушевые денежные доходы, в % к предыдущему году; среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике, руб.; средний размер назначенных месячных пенсий (на конец года), руб.; величина прожиточного минимума (в среднем на душу населения в мес.), руб.; численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума; соотношение с величиной прожиточного минимума среднедушевых денежных доходов, среднемесячной номинальной начисленной заработной платы и среднегодового размера назначенной месячной пенсии; наличие предметов длительного пользования в домашних хозяйствах (на конец года, на 100 домохозяйств, шт.); коэффициент Джини (индекс концентрации доходов); изменение расходов на выплату пособий в процентах к соответствующему периоду предыдущего года (с корректировкой на индекс потребительских цен); жилищный фонд в среднем на 1 жителя; зарегистрировано преступлений и т. д.).
Таким образом, нами было сформировано информационное поле для оценки социально-экономического потенциала Новгородской области.
При выборе данных показателей перед нами стояла первоочередная задача охватить как можно больше показателей для конкретизации оценки социально-экономического потенциала Новгородской области.
В ходе предварительного этапа статистического исследования социально-экономического потенциала Новгородской области построено 15 классов, включающих 618 факторных признаков, и 2 класса, включающих 83 результативных признака.
На втором этапе статистического исследования социально-экономического потенциала Новгородской области был проведен анализ каждого из полученных классов методом главных компонент раздельно. Таким образом, мы смогли проанализировать каждый класс за ряд лет (с 1995 по 2005 г.) по различным признакам. В результате были получены латентные признаки (главные компоненты) по каждому классу, и далее проведен экономический анализ полученных результатов.
В табл. 3 приведены условные обозначения факторных и результативных признаков по исследуемым классам, заметим, что в ходе отбора факторов были выделены от 2 до 3 факторов, максимально объясняющих вариацию.
Составим объединенную по всем структурным классам матрицу значений главных компонент за анализируемый период. Число факторов является достаточно большим и опять требует уменьшения размерности пространства с помощью кластерного анализа.
После проведенных расчетов и с учетом результативных признаков составим матрицу для проведения корреляционно-регрессионного анализа.
Как видно, ФАКТОР 1, ФАКТОР 2, ФАКТОР 3, ФАКТОР 4 — новые значения факторных признаков, включающие в себя все параметры первоначальных классов;
Y1—валовый региональный продукт, всего, млн руб.;
Y2 — валовый региональный продукт на душу населения, руб.;
Y3, Y4 — новые значения результативных признаков, включающие в себя все параметры уровня жизни населения.
Далее нами проведен корреляционно-регрессионный анализ, и получены следующие уравнения регрессии:
= 15980,53F1 — 7311,54Р2 — 39,35F3 — 587,3Ш4 + 33033,17;
Y2 = 24,4278F1 — 10,347F2 — 0,1780F3 — 0,8906F4 + 48,0429;
Таблица 3
Условные обозначения факторных и результативных признаков
Класс Фактор1 Фактор2 Фактор3
Факторные признаки
1. Окружающая среда и природные ресурсы (25 показателей) Л1 Л2
2. Демографическая ситуация (40 показателей) Д1 Д2
3. Трудовые ресурсы (68 показателей:) Т1 Т2
4. Образование (27 показателей) О1 О2
5. Показатели здравоохранения (17 показателей) З1 32
6. Культура и отдых (23 показателя:) КО1 КО2
7. Сельское хозяйство (120 показателей) СХ1 СХ2 СХ3
8. Строительство (29 показателей) Ст1 Ст2 Ст3
9. Транспорт (31 показатель) Тр1 Тр2
10. Связь (35 показателей) Св1 Св2
11. Торговля и услуги (37 показателей) Торг1 Торг2
12. Наука и инновации (18 показателей) Наук1 Наук2
13. Инвестиционная ситуация (25 показателей) Инв1 Инв2 Инв3
14. Финансовый потенциал (53 показателя) Фин1 Фин2 Фин3
15. Промышленный потенциал (130 показателей) ПП1 ПП2 ПП3
Результативные признаки
2. Уровень жизни населения и качества жизни УРЖ1 УРЖ2
Таблица 4
Транспонированная матрица значений главных компонент
Главные компоненты 1995 г. 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Л1 2,253349 -0,448790 -0,394299 -0,462738 -0,442223 -0,133945 -0,371356
Л2 -0,17595 -0,86840 -0,75821 -1,19996 0,75010 1,35068 0,90174
Д1 0,19313 -1,87535 -0,61604 0,50802 1,24785 0,49917 0,04321
Д2 2,205478 -0,168400 -0,307380 -0,090863 -0,560154 -0,305650 -0,773031
Т1 0 0,89128 0,91708 0,10935 0,53768 -1,38431 -1,07108
Т2 0 -1,49196 0,28677 -0,24243 1,61650 -0,13800 -0,03087
О1 -1,63328 1,15418 0,39821 0,69558 0,00000 -0,01669 -0,59800
О2 -1,16783 -0,94590 -0,30378 0,15846 0,00000 0,93926 1,31979
31 -1,42519 -0,90257 -0,72552 0,29966 0,83447 0,95222 0,96693
32 1,22739 -0,44585 -1,49210 0,42642 1,02610 0,15742 -0,89938
КО1 1,44642 0,88592 0,44895 0,06368 -0,56827 -1,10110 -1,17560
КО2 1,73413 -1,06684 -0,85997 -0,75755 -0,08343 0,52255 0,51110
СХ1 -1,93041 -0,31783 -0,27375 0,08621 0,53955 0,97262 0,92361
СХ2 1,06211 -0,64005 -0,93494 -1,07139 -0,47121 0,79775 1,25772
СХ3 0,37676 -2,08644 0,61706 0,87035 0,17790 0,43079 -0,38643
СТ1 2,235634 -0,183483 -0,466504 -0,477369 -0,588351 -0,403922 -0,116005
СТ2 0,14628 1,15808 0,74255 0,31823 0,18030 -0,67579 -1,86965
СТ3 0,34204 -1,78224 0,11680 0,93368 1,02419 0,21710 -0,85156
Тр1 -2,24286 0,17410 0,32245 0,42240 0,58344 0,51571 0,22477
Тр2 0,006656 -0,931394 -0,880898 -0,709385 -0,005679 0,678862 1,841838
Св1 -0,936707 -0,724103 -0,610482 -0,373084 -0,032759 0,837679 1,839455
Св2 -2,03970 0,49903 0,59426 0,77721 0,61485 0,05650 -0,50215
Торг1 -1,23487 -0,90205 -0,70639 -0,02241 0,64570 0,73536 1,48467
Торг2 -1,89387 0,96053 0,91486 0,46595 0,05272 0,14277 -0,64296
Наук1 1,15010 1,05565 0,33617 -0,17752 0,21699 -1,15025 -1,43115
Наук2 -1,89611 0,71290 1,08398 0,43647 0,45156 -0,30496 -0,48385
Инв1 -0,633428 -0,991812 -0,584300 -0,492733 0,548201 0,237291 1,916782
Инв2 -2,06584 0,10434 0,98489 0,48945 0,39461 0,46571 -0,37316
Инв3 -0,20216 0,34963 -1,53377 0,23010 -0,15878 1,78481 -0,46983
Фин1 0,044001 1,034831 -0,363395 -0,993122 -0,805743 -0,592461 1,675890
Фин2 -2,19986 0,81788 0,37247 0,51475 0,21603 0,17460 0,10412
Фин3 -0,51948 -1,61475 -0,51255 -0,04019 0,44262 0,85390 1,39044
ПП1 -1,57768 0,00000 -0,66152 -0,19059 0,81593 0,99263 0,62123
ПП2 -1,27172 0,00000 1,46386 0,87967 -0,12229 -0,48653 -0,46298
ПП3 -0,24424 0,00000 0,18482 -0,09808 -1,26343 -0,35976 1,78070
Таблица 5
Объединенная матрица факторных и результативных признаков
Годы ФАКТОР 1 ФАКТОР 2 ФАКТОР 3 ФАКТОР 4 Y1 Y2 Y3 Y4
1995 -0,830233 2,098291 0,21971 -0,01290 4407,9 6 -1,12652 -1,93094
2000 -0,985677 -0,598535 -1,76776 0,68622 21476 30,1 -0,91582 0,59166
2001 -0,662199 -0,727295 0,33005 -1,55880 28216,9 40 -0,58361 0,91456
2002 -0,336191 -0,633701 0,73062 -0,02832 32539,1 46,7 -0,19973 0,74922
2003 0,184229 -0,418731 1,20527 0,60870 39069 56,8 0,32641 0,36469
2004 0,930948 -0,076660 0,12771 1,31040 47071,3 69,4 0,87414 -0,06788
2005 1,699123 0,356631 -0,84560 -1,00530 58452 87,3 1,62514 -0,62131
У.3 = 0,987802F1 - 0,1481181^2 + 0,027287F3 + 0,0019781^4;
у.4 = —0,148207F1 — 0,985803F2 + 0,05589Ш3 — 1. 0,043046F4.
Для проверки значимости уравнения регрессии 2. пользовались критерием дисперсионного анализа F-критерием, который был очень высоким для всех случаев. Анализируя полученные результаты, можно дать количественную оценку социально- 3. экономического потенциала Новгородской области. Доказана тесная взаимосвязь между каждым из исследуемых показателей СЭП. Необходимо 4. отметить, что показатели СЭП напрямую влияют на показатели уровня и качества жизни населения Новгородской области. 5.
Большой интерес представляет построение на полученных факторах производственных функций, с помощью которых можно проводить численное моделирование изменения результативных призна- 6. ков от изменения первоначальных показателей
С помощь предложенной методики можно проводить оценку СЭП региона, а результаты оценки могут использоваться для разработки эффективной региональной социально-экономической 7. политики.
ЛИТЕРАТУРА
Гранберг А. Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. 2-е изд. — М.: ГУ ВШЭ, 2001. - 495 с.
Колесникова Н. А. Финансовый и имущественный потенциал региона: опыт регионального менеджмента. — М.: Финансы и статистика,
2000. - 240с.
Гутман Г. В. и др. Управление региональной экономикой. — М.: Финансы и статистика,
2001. — 176 с.
Статистический ежегодник Новгородской области за 2005 год. — Великий Новгород: Виконт, 2006. — 314 с.
Шалмуев А. А, Хорошухин С. М. Новгородская область: факты: Информационно-справочное пособие / А. А. Шалмуев, С. М. Хорошухин. — Великий Новгород: Виконт, 2005. — 270 с. Материалы сайта «Администрация Новгородской области. Экономического комитета Новгородской области». — [Электронный ресурс]. — [Великий Новгород, 2006.]. — Режим доступа: http://niac. natm. га.
Материалы сайта «Новгородский областной комитет государственной статистики». [Электронный ресурс]. — [Великий Новгород, 2006.]. — Режим доступа: http://www. novgorod. net
